領域気象/気候モデル結果診断パッケージの開発 [PDF : 5.3MB] - jamstec

JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
―報 告―
領域気象/気候モデル結果診断パッケージの開発
北端 秀行 1*, 原田 昌紀 2
領域気象/気候モデル計算結果に対するポスト処理診断パッケージの開発を行った. 計算機の性能向上によりモデ
ルの複雑化•高度化が進んだ結果として, 今や領域スケールの研究において高解像度モデルの出力データサイズはか
なりの容量を持つに至り, 得られる情報量と引き換えに解析に要する手間と時間の増大はモデルを利用する上での敷
居をより一層高くしてしまっているように思われる. そこで利用者の作業負担を軽減してモデルの活用を支援する目
的で, 解析を行う上での必要なルーチン処理や気候変数の時系列変化, 及び空間分布図の作成, 観測データ(気象官
署データ等)との比較処理をまとめて一度に実行して Web ブラウザで閲覧できるシステムの開発を行った. 本診断
パッケージは領域気象予測モデル WRF (Weather Research and Forecasting model) によるアルタイ山脈の長期シミュ
レーション結果のデータ解析を支援するポスト処理システムとして構築された.
キーワード:WRF,領域気候モデル, ポスト処理,診断パッケージ, Web ブラウザ
2014 年 3 月 24 日受領;2014 年 3 月 24 日受理
1
2
独立行政法人海洋研究開発機構
アドバンスソフト株式会社
*代表執筆者:
北端 秀行
独立行政法人海洋研究開発機構
〒237-0061 横須賀市夏島町2−15
046-867-9481
kitabatah@jamstec.go.jp
著作権:独立行政法人海洋研究開発機構
1
領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
—Report—
Development of a diagnostics package for regional climate model outputs
Hideyuki Kitabata1* and Masanori Harada2
We developed a post-processing diagnostics package for output from regional weather or climate research models. The
output data size of high-resolution models, even for regional studies, is considerably large due to the model complexity and
integration of additional elements according to advances in computer technology. Therefore, the large amount of effort and time
required for handling and analyzing such data seem to hinder the use of a high-resolution model for obtaining available and more
detailed information. This diagnostics package supports and reduces workloads simultaneously performing necessary routine
processing for analysis, comparisons to observations, and drawing figures, as seen in a web browser. The package was built for
data analysis of long-term simulation outputs of the Altai Mountains area by using a regional climate model, the Weather
Research and Forecasting (WRF) model.
Keywords: WRF, regional climate model, post processing, diagnostics package, web browser
Received 24 March 2014; accepted 24 March 2014
1
2
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
AdvanceSoft Corporation
*Corresponding author:
Hideyuki Kitabata
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
2-15 Natsushima-cho Yokosuka 237-0061 Japan
+81-46-867-9481
kitabatah@jamstec.go.jp
Copyright by Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
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JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
H. Kitabata and M. Harada
1. はじめに これまでにIPCC(気候変動に関する政府間パネル)の報
レーション (Sep/2000-Aug/2010) が実行された. WRF で
用いた物理過程オプションを Table 1 に示す.
告書等でみられる気候変動予測モデルの結果から,人為
的温室効果ガス排出量の増加に伴う将来のグローバルな
気候変化トレンド(方向性)は概ね明らかになったと言え
2.1.1. 対象領域と計算条件 計算対象領域(Fig.1-a,b)はモンゴル西端の, ロシア,
る.しかしながらその影響度において世界各地の地域差
中国, カザフスタンに接する山岳地帯(アルタイ山脈)
は非常に大きく,その変化のプロセスを理解してグロー
であり, 標高 3000m を超える尾根がちょうど国境付近
バル気候へのフィードバックメカニズムを明らかにする
に連なり, 多数の氷河が点在するユーラシア雪氷圏の南
ことは将来気候の不確実性を低減して行く上で重要であ
限に位置する地域である. このアルタイ山脈を取り囲む
る. 海洋研究開発機構•北半球寒冷圏研究プログラムで
約 1000km 四方のエリアに対し, 水平解像度 5km, 鉛直
は温暖化の進行が著しい北極圏を中心に,北極海での海
44 層で区切られた3次元グリッド (200×200×44) でシ
洋調査をはじめ陸域においても温暖化に伴う雪氷圏の変
ミュレーションを実行した. 計算期間は, 2000 年の 9 月
動を監視するべく種々の観測(降水,積雪,凍土,氷河,森
から 2011 年の 8 月までの 11 年間である. シミュレー
林生態)を継続しており,北極海と日本を結ぶ上で偏西
シ ョ ン の 初 期 値 及 び 境 界 値 は 再 解 析 (NCEP/NCAR
風の風上に位置するモンゴル及びロシア•東シベリア地
reanalysis1) データを使用し,WPS (WRF Pre-Processing
域を拠点にフィールド観測を行っている.これら地域の
System) を介して気象場の格子割当を行った. なお初期
気候特性や気候変化トレンドを理解するには長期的な観
値は 1 ヶ月のスピンアップ期間を設けて1年毎に
測データの蓄積が何より重要であるが,定点観測により
(Fig.2 参照), 境界値は6時間毎に更新して WRF を走
得られる知見を時間的空間的にスケールアップして地域
らせた. WRF の出力データ間隔は3時間である. このア
全体の理解へと繋げるために領域気象/気候モデルの活
ルタイ山脈の長期シミュレーションにより得られた出力
用が有効である.モデル結果は観測データの再現性能を
データに対し, 解析作業を支援するためのポスト処理診
検証した上で用いられ,観測データはモデルが再現する
断パッケージの開発を行った.
気象場を介してより広域の変動と重ねて捉えることが可
能になる.また個々の事象の成因を物理プロセスから辿
ることができるのもモデル活用の利点である. 2.2. 比較用観測データ(GSOD, APHRODITE) モデル結果との比較に用いる観測データを紹介する.
本研究の目的は領域気象/気候モデルを活用する上で, 本診断パッケージではモデル結果の信頼性を評価するた
計算出力の後処理(ポスト処理)に対するユーザ負担を
めに, Table.2 に示す2種類の観測データセットを比較用
軽減することであり, 簡便な操作で高解像度モデルの出
デ ー タ と し て 採 用 す る . 一 つ は , NCDC (US National
力データを即時的に診断するためのシステムを開発する
Climatic Data Center) が 収 集 , 公 開 し て い る 気 象 官 署
ことである.本診断パッケージは, 領域気象予測モデル
データセット GSOD (Global Summary of the Day) であり,
WRFによるアルタイ山脈の長期シミュレーション結果の
その中から地上気温と降水量データを使用する. もう一
データ解析を支援するポスト処理システムとして構築さ
つはアジア域に点在する雨量計データを収集して統計手
れた. 法によりグリッド化された APHRODITE (0.25˚, daily;
http://www.chikyu.ac.jp/precip/) を使用する. GSOD は気
2. アルタイ山脈の長期シミュレーション 象ステーション各点における地上気温と降水量の時系列
2.1. 領域気象予測モデル WRF 変化(グラフ)の比較に用いるが, APHRODITE は降水
一般に領域気象/気候モデルとは, 計算領域に定める
量の空間分布図(コンターマップ)の比較に使用する.
限られた地域の気象場(大気の状態)を計算する数値モ
なお GSOD の降水量データは雨量計の実測値そのもの
デルであり, 外から適切なデータが与えられる等の境界
であるために, 厳密には風等の影響から過小に評価され
条件のもとで, 領域内を物理法則にしたがって高分解能
て い る と 考 え ら れ る . そ の た め 雨 量 計 の 捕 捉 率 CR
で気象現象, 及び気候要素を再現するのに使用される.
(Catch Ratio) を導入して, 気温の最大値, 最小値及び風
本 研 究 に お い て は 米 国 NCAR (National Canter for
速データ(GSOD) から CR を計算し, 降水量データに対
Atmospheric Research) によって管理•公開されている領
して補正 (Prep=PrepGSOD/CR) を行ってから比較に用い
域気象予測モデル WRF (Weather Research and Forecasting
た. CR の計算式 (Goodison et al, 1998) は雨量計のタイ
model) の ARW3.4 (The Advanced Research WRF version
プにより異なるが, ここではモンゴルで一般的に用いら
3.4) バージョンを使用して, アルタイ山脈の長期シミュ
れる雨量計 Tretyakov の計算式を使用する (Table.3) .
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
3. ポ ス ト 処 理 診断パッケージ る. コンターの描画範囲は予めユーザが設定ファイル
3.1. 概要 (Fig.4: LIST/list_area_latlon) 内に緯度経度により指定す
ポスト処理診断パッケージ (Fig.3) とは, 実行シェル
る. またコンターおよびグラフ共通の設定として, 降水
プログラム (/code/script.csh) を起動することで, アルタ
量 (Prep) は mm 単位, 気温 (T2) は摂氏度単位とし, 水
イ山脈の長期シミュレーションを実行して得られた
文年(9月から翌年8月までの12ヶ月)を年の単位と
WRF の出力データ(/wrfout:3時間間隔)から, 最初に
する. 例;w2000 ( 2000.9.1-2001.8.31 ).
中間データファイルとして WRF 計算値の日平均, 月平
均, 季節平均, 年平均値を算出して, それらをもとに比
3.1.2. グラフ用 html 較用観測データ (/aphrodite, /gsod) を適時読み込んで各
次にグラフ用 html について説明する. グラフ用 html
種データに対するコンターマップ(空間分布)とグラフ
には経年変化トレンド用と各年ページ用がある. 経年変
(時系列変化)を自動作成するプログラムパッケージ
化トレンド用では Annual, Seasonal, Monthly データ毎に
(各種プログラムや設定条件ファイル等をまとめたもの)
Prep 及び T2 のグラフが閲覧でき, 各年ページ用では
である. 診断パッケージの実行シェルプログラム終了時
Monthly データを使った Prep と T2 の年内変動を示すグ
には多数の診断図 (コンター, グラフ:共に PNG 形式)
ラフが作られリンクされる. 作成されたグラフは共通に,
が作成されるが, それらはすべて出力ディレクトリ
コンターの描画領域と同じ矩形エリア内の平均値
(/html) 内で HTML ファイルに記述され整理されて Web
(Area) と, 観測ステーション(Point)における時系列変
ブラウザで閲覧可能となる. 従って, ユーザは Web ブラ
化が示される. これら Area の範囲情報, 及び Point 位置
ウザから HTML トップページ (/html/index.html) を開く
情報は LIST/list_area_latlon, list_stn_latlon の設定ファイ
ことで診断処理結果をすべて閲覧することができる. 診
ルにそれぞれ緯度経度で指定し, 任意に変更することが
断処理結果のトップページの構成は大きく分けて, 経年
可能である. なお本ケースでは Area には Fig.1(b)の描画
変化トレンドのページと各年のページから成り, 経年変
範囲が, Point 情報には NCDC (GSOD) の10カ所のス
化トレンドのページからは解析データ全年にわたる長期
テーション情報 (Table.6) が設定された. すなわち, ア
トレンドを示すグラフのページへとリンクが張られ, ま
ルタイ山脈全域平均のトレンド(WRF) と観測ステー
た各年のページからは選択したその年の診断結果の情報
ション各点における時系列変化の比較(WRF & GSOD)
としてコンター及びグラフページがリンクされ, それぞ
結果を見ることができる.
れのページから診断図が表示される. また, 本システム
で 閲 覧 で き る コ ン タ ー と グ ラ フ の 種 類 を Table.4 と
3.2. プログラム構成と動作環境 Table.5 にそれぞれ示す. 閲覧できる WRF の出力変数と
Fig.4 にポスト処理診断パッケージ•システムのプログ
しては, 現状において観測データが容易に入手可能であ
ラム構成(ディレクトリ構造)を示す. 図中の/html は
る降水量 (Prep)と地上気温 (T2) の2変数 (Np=2) とす
出力ディレクトリであり, トップページ “index.html” を
る. ただ将来的に診断変数は追加できるよう設計されて
はじめとする HTML ファイル群や作成されたコンター,
おり, 予め診断変数名を設定ファイル (Fig.4: /code/LIST
グラフ等が格納される. /code にはソースプログラムが一
/list_data_name) に記述して管理を行う. なお診断処理結
式含まれており, /code/script.csh が実行シェルにあたる.
果の詳細については, 3.3 節を参照のこと.
/code/LIST には診断期間, 領域, 地点, 種類などに関す
る設定ファイルが置かれる. /gsod, /aphrodite はそれぞれ
3.1.1. コンター用 html 比較用観測データ, /wrfout には WRF の出力データが配
3.1 概要で述べたように, 作成される診断図はコン
置される. また, /climo には, 診断図作成のための中間
ターとグラフの2種類である. これらコンター及びグラ
データファイルとして WRF を平均化処理したデータ,
フを表示するページ(html ファイル)の仕様について,
daily, monthly, seasonal, annual mean が格納される. なお
それぞれ 3.1.1 及び 3.1.2 で説明する. 最初にコンター用
動作環境としては, 本システムは Linux OS 上で動作す
html について述べるが, ここでは各年毎に, その年の年
る. C シェル, gnuplot, NCL スクリプト動作環境, Fortran
(Annual), 季節 (Seasonal), 月 (Monthly) データ各々に対
コンパイラが必要である.
し て 積 算 降 水 量 (Prep) と 地 上 気 温 (T2) の コ ン タ ー
(空間分布図)が作図されリンクされる. データ種は
3.3. 診断処理結果 WRF(出力値)と APHRODITE であり, APHRODITE の
Web ブラウザから”html/index.html”を選択して開くと,
コンターは WRF(Prep)のコンターに並べて表示され
診断処理結果のトップページが表示される. 解析期間,
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H. Kitabata and M. Harada
診断変数のリンクを辿っていくことで各種コンターとグ
のページではその年(w2000)の診断結果の情報を, 画
ラフを見ることができる.
面上にてコンター”Contour”とグラフ”Graph”の診断図別
以下具体的に, アルタイ山脈の長期シミュレーション
に分けて配置しており, “Contour”で閲覧できるのはその
出力データに対する診断処理結果 (http://cryosalon.jp 上
年の, Annual data, Seasonal data (SON, DJF, MAM, JJA),
で公開中) を紹介する. 最初に, トップページの表示画
Monthly data (Sep, Oct, …, Aug) の各データに対する診断
面を Fig.5 に示す. Fig.5 では, 予め診断条件として設定
変数 Prep と T2 のコンターマップである. 具体例として,
ファイル上に指定された解析期間(11年間)全体に対
Seasonal data から w2000-SON の T2 の表示画面を Fig.9
する経年変化トレンドページ w2000-2010 (w: water-year
(a)に, また Monthly data の中からは w2000-06 の Prep の
の意) と, 解析期間内の各年のページ w2000, w2001, …,
表示画面を Fig.9 (b)に示す. T2 (Fig.9-a) は WRF のコン
w2010 が各々作成されリンクされており, w2000-2010 を
ターのみの表示であるが, Prep (Fig.9-b) は APHRODITE
実際にクリックすると Fig.6(経年変化トレンドのペー
のコンター(〜2007) が並べて表示される (この地域の雨
ジ)へと表示画面が移動し, 他方, 各年のページ例とし
量計観測網は極めて粗であるために, APHRODITE の降
て w2000 をクリックすると画面は Fig.8 に移る. 以下,
水量分布の精度は高いとは言えない). 他方, 各年ページ
経年変化トレンド(Fig.6)と各年のページ(Fig.8)の
の”Graph”については, Monthly データを使った Prep, T2
各々について解説する.
の年内変動を示すグラフが作成されリンクされる. Fig.8
の”Graph”例として, Monthly variation graph における
w2000 の Prep と T2 の表示結果を Fig.10(a), (b)にそれぞ
3.3.1. 経年変化トレンドのページ Fig.6(経年変化トレンドのページ)では, 解析期間全
れ示す. どちらも経年変化トレンド同様に, 一段目には
年(11年間)にわたる年々変動をグラフで見ることが
WRF の Area データのグラフが配置され, 二段目以降に
できるが, ここでは単に年平均のトレンドに限らずに,
観測ステーションでの WRF データ (赤)と GSOD デー
より詳細に Annual, Seasonal, Monthly のデータ毎に分け
タ (緑)のグラフが比較して表示される. ここでも実際の
て診断変数である Prep と T2 に対する経年変化をグラフ
観測ステーションのグラフ画面は 10 地点(10 段)存在
表示するよう設計されている. 具体例としては, Seasonal
variation(w2000-w2010)の Prep を選択した結果(グラ
す る が , Fig.10 で は ス テ ー シ ョ ン • サ イ ト は 2 つ
(CEMAL, TUROCAK)にとどめ, 残りは省略した.
フ用 html の例)を Fig.7 に示す. Seasonal variation では,
春, 夏, 秋, 冬の各季節降水量が年々どのように変化し
4. まとめ ているのかを知ることができ, 基本的なグラフ用 html
本診断パッケージ•システムは, 領域気象/気候モデル
ページの画面構成としては, “Annual variation”, “Monthly
結果の解析のための診断処理, とりわけ即時的に計算結
variation”のケースでも同様に, 一段目に WRF の Area
果を可視化し観測値との比較を行う作業を支援する目的
(対象領域平均)の変動を表すグラフが, 二段目以降に
で, そのために必須と考えられる一連の処理をルーチン
観測ステーション(Point)毎のグラフが一段ずつ下方
化して自動化する目的で開発された. ユーザは設定ファ
へ並んで配置される. Fig.7 では実際に, 一段目に Area
イル上に, 対象地域, 解析期間, データ保管先ディレク
平均の変動として, 季節(SON, DJF, MAM, JJA)別の降
トリや解析変数等の条件を予め指定しておけば, 一つの
水量の経年変化が同一画面上に表示されており, また二
コマンドを実行するだけでモデル出力データ及びアーカ
段目以降では, 観測ステーション(CEMAL, TUROCAK,
イブされている観測データ(GSOD, APHRODITE)から
…)毎に季節降水量データの経年変化グラフが SON,
多数の時系列グラフやコンターが瞬時に作図され,
DJF, MAM, JJA と 並 ん で 各 画 面 上 に WRF (折 線 )と
HTML ファイル上に整理されて処理が完了する. 同様の
GSOD (棒)の変動が比較表示される. なお Fig.7 の二段目
診断パッケージとして, 例えば MET (Model Evaluation
以降のグラフ例として, 観測ステーションは CEMAL と
Tools) があるが, こちらは汎用プラットフォームとして
TUROCAK の2地点のみを示し, 残りは省略した. 実際
の性格が強く, ライブラリとして登録されたツール群か
のページ内にはステーションの数 (Ns=10) すべてに対
らコマンドライン操作で必要に応じて個別にプログラム
してグラフは作られる. (http://cryosalon.jp).
を呼び出し実行するといったインタラクティブ性に特徴
があり, 個々のアプリケーションの扱いに相応の習熟度
3.3.2. 各年のページ が求められる. 一方, 本システムは逐次自動実行型であ
各年のページの例として w2000 (Sep.2000-Aug.2001)
り, 用途は限定的であるが一連の処理がパッケージ化さ
のページを Fig.8 に示す. Fig.8 に見られるように, 各年
れているのでユーザを選ばず結果が得られる. 従って例
JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
えば WRF の本計算に連動させて自動実行するような使
で計算を行いました. 計算機リソースの使用並びに運用
い方も有効である. また機能的には処理結果の公開を想
に対し感謝致します.
定しているため図表が HTML で梱包される点に特色が
ある. ただ, 今後より使い勝手を良くするためには, 変
化トレンドを分析する上で線形解析等の診断機能を充実
していくことや, 実行条件の設定過程を GUI(グラフィ
カル•ユーザ•インターフェイス)を導入して対話的に行
えるような機能を追加することにより, アルタイ山脈の
計算結果に限らず計算領域や解析期間が異なるデータに
対しても適用が容易になり, 今後の検討課題と言える.
最後に使用上の注意として, 本システムの特徴がモデル
結果と気象官署(定点観測)データを対比できる点にあ
ることから, 解析に用いるモデル出力データは比較的高
解像度であること, 具体的には空間解像度 (水平格子間
隔) が5km/grid 以下であることを推奨する. 特に山岳域
で使用する場合, 比較するポイントでの標高値が計算格
子の解像度に大きく依存することから, モデルの標高値
が実データと乖離する場合には気温データ等の扱いに注
意が必要である.
参考文献 APHRODITE データサイト,
<http://www.chikyu.ac.jp/precip/ >
Cryosalon.jp (JAMSTEC アルゴス陸域データサイト),
<http://cryosalon.jp>
GNUPLOT ホームページ,
<http://www.gnuplot.info>
Goodison, B.E., Louie, P.Y.T. and Yang, D. (1998),
“WMO solid precipitation measurement
intercomparison final report”
NCDC (NOAA National Climatic Data Center),
<http://www.ncdc.noaa.gov>
NCL (NCAR Command Language),
< http://www.ncl.ucar.edu>
WRF Model Users Page,
< http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/>
MET Users Page,
謝 辞 < http://www.dtcenter.org/met/users/>
本システムによる診断処理に用いた WRF の高解像度
出力データは海洋研究開発機構の並列計算機 SGI ICE X
6
JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
H. Kitabata and M. Harada
巻末図表
Fig.1 (a) Location of the study area including the Altai Mountains
図 1 (a) アルタイ山脈を囲む研究対象領域の位置
JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
Altai Mountains
GSOD Stations
Terrain Height (m)
TUROCAK
CEMAL
ULAANGOM
ULGI
KABA-HE
HOVD
ALTAY
HOBOKSAR
FUYUN
BAYTIKSHAN
Fig.1(b) Terrain height and GSOD stations in the study area.
図1(b) 研究対象領域内の標高地形と GSOD 観測ステーション
8
JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
H. Kitabata and M. Harada
Spin%Up%
%month
Produc0on%Run%
%year
9 (2000)
9 (2001)
9 (2002)
9 (2009)
:%ini0al%data%(Reanalysis)
Fig.2 How to run the long-term simulation ( 11 years )
図 2 長期(11 年)シミュレーションの計算方法
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
Input!files
!
Script.csh! Script$execuGng$program!
WRF$output$
2000+2010$
3hour+interval$
netCDF$
APHRODITE Contour$map)$
2000+2006$
netCDF$
GSOD Graph))$
Text$file
Fig.3 $
• 
• 
• 
• 
• 
• 
$
Averaging$WRF$outputs$$(Daily,$Monthly,$Seasonal,$Annual$Mean)$
Making$of$contour$map$for$WRF$
Making$of$contour$map$for$APHRODITE$
Making$of$graph$for$WRF$
Making$of$graph$of$GSOD$
Making$of$HTML$files$
GNUPLOT$script$
Output!files
main.html
$
index.html:
$main$page$
top page
$
w2000+2010$
$
w2000$
w2001$
…$
w2010$
$
HTML$page$for$Interannual$variaGons$(WRF&GSOD)$
$
Link!to!Graph$
•  Annual variation
•  Seasonal variation
•  Monthly variation
HTML$page$for$each$year$
$
Link!to!Contour!map!(WRF&Aphrodite)$
•  Annual$data$
•  Seasonal$data$
•  Monthly$data$
$
Link!to!Graph!(WRF&GSOD)!
•  Monthly$variaGon$
Schematic diagram of the diagnostics package
図 3 診断パッケージのシステム概略図
10
NCL$script$
JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
graph_0##.html $
$Display$of$each$graph$
$$.png
contour_0##.html $
Display$of$contour
$$.png
graph_1##.html $
Display$of$each$graph
$$.png
H. Kitabata and M. Harada
WRF_DIAG_PACKAGE
│
├── html
│ ├── index.html
│ ├── cnt
│ ├── plot
│ ├── diag
│
…
├── code
│ ├── Prep_contour_wrf.ncl
│ ├── T2_contour_wrf.ncl
│ ├── aphro_contour.ncl
│ ├── aphro_prep.ncl
│ ├── extract_T2_variation.ncl
│ ├── extract_prep_variation.ncl
│ ├── gsod_prepare.csh
│ ├── gsod_stn_daily.f
│ ├── gsod_stn_w_monthly.f
│ ├── script.csh
│ ├── script_GSOD_time_variation.csh
│ ├── script_WRF_contour.csh
│ ├── script_WRF_time_average.csh
│ ├── script_WRF_time_variation.csh
│ ├── script_aphrodite_contour.csh
│ ├── script_aphrodite_data.csh
│ ├── script_graph.csh
│ ├── script_html.csh
│ ├── script_parameter.csh
│ ├── template
│ │ └── plot.template.plt
│ └── LIST
│
├── list_area_latlon
│
├── list_data_name
│
├── list_stn_latlon
│
└── list_w_year
├── gsod
├── aphrodite
├── climo
└── wrfout
Fig.4 Program tree of the diagnostics package
図 4 診断パッケージのプログラム構造
JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
Fig.5 HTML top page as a diagnostics execution result(html/index.html)
図 5 診断処理結果の HTML トップページ(html/index.html)
12
JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
H. Kitabata and M. Harada
Graph
Annual variation
w2000-w2010 Prep T2
Seasonal variation
w2000-w2010 Prep T2
Monthly variation
w2000-w2010 Prep T2
Fig.6 HTML page of annual trends during the entire period (w2000-2010)
Return
to Top Page
図 6 全期間の経年変化トレンド用
HTML ページ (w2000-2010)
JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
Fig.7 HTML page of seasonal mean trends during the entire period (w2000-2010)
図 7 季節平均トレンドの HTML ページ (w2000-2010)
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JAMSTEC Rep. Res. Dev., Volume X, Number Y, Month 20yy, p–p
H. Kitabata and M. Harada
Contour
Annual data
w2000 Prep T2
Seasonal data
w2000-SON Prep T2
w2000-DJF Prep T2
w2000-MAM Prep T2
w2000-JJA Prep T2
Monthly data
w2000-09 Prep T2
w2000-10 Prep T2
w2000-11 Prep T2
w2000-12 Prep T2
w2000-01 Prep T2
w2000-02 Prep T2
w2000-03 Prep T2
w2000-04 Prep T2
w2000-05 Prep T2
w2000-06 Prep T2
w2000-07 Prep T2
w2000-08 Prep T2
Graph
Monthly variation graph
w2000 Prep T2
Fig.8 HTML page of the year of w2000
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図 8 w2000(各年用)の HTML ページ
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
(a)
(b)
Fig.9 (a) Contour map on T2 in SON/w2000,
Fig.9 (b) Contour map on Prep in Jun/w2000
図 9 (a) 地上気温コンター図(2000 年秋),
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図 9 (b) 降水量のコンター図(2001 年 6 月)
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(a) Prep
(b) T2
Fig.10 Annual variations of monthly Prep (a) and T2 (b) in w2000
図 10 w2000 年内の降水量(a)と地上気温(b)の月変化
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
Table 1 Model options of physical process for WRF
表1 WRF の物理過程オプション
Planetary Boundary Layer
Mellor-Yamada-Janjic
Land-surface model
Noah LSM
Longwave and Shortwave
CAM
Cloud microphysics
New Thompson
Cumulus parameterization
None
Table 2 Observation Data Sets for comparison with WRF outputs
表2 WRF の出力結果との比較用観測データセット
GSOD/NCDC
air temperature (daily-mean,min,max),
wind speed (daily mean), precipitation
(mm/day), 2000-2011, text file
APHRODITE/
APHRO_V1003R1_RU
precipitation, resolution(0.5°and 0.25°),
(mm/day). 2000-2007, netCDF
aaa
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Table.3 Regression equations for catch ratio CR for Tretyakov gauge
U:wind speed (m/s), T: air temperature (℃)
表 3 雨量計 Tretyakov の捕捉率計算式(U:風速[m/s], T:気温[℃])
Precipitation
Regression Equation
Snow (T<0°C)
CR = 103.11-8.67U+0.30Tmax
Mixed (T>0°C)
CR = 96.99–4.46U+0.88Tmax+0.22Tmin
Table.4 Data Sets and Variables in HTML files for Contour Map
表 4 コンター用 HTML ファイルで閲覧できるデータセット及び変数
Table.5 Data Sets and Variables in HTML files for Graph
表5 グラフ用 HTML ファイルで閲覧できるデータセット及び変数
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領域気候モデル診断パッケージの開発
Development of a diagnostics package for regional climate model
Table.6 List of station locations (list_stn_latlon)
表 6 ステーション位置のリスト (list_stn_latlon)
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WMO/DATSAV3 No.
Station Name
Lat.
Lon.
360580
CEMAL
51.433
86.000
360610
TUROCAK
52.267
87.167
442120
ULAANGOM
49.800
92.083
442140
ULGI
48.933
89.933
442180
HOVD
48.017
91.567
510530
KABA_HE
48.050
86.350
510760
ALTAY
47.733
88.083
510870
FUYUN
46.983
89.517
511560
HOBOKSAR
46.783
85.717
512880
BAYTIK_SHAN
45.367
90.533
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